import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载 iris 数据，提取第 50 和第 99 个样例的特征变量
iris = sns.load_dataset("iris")  # 从 seaborn 的库中加载 iris 数据集
iris50 = iris.iloc[50, :-1]
iris99 = iris.iloc[99, :-1]

# 将第 99 个样例的特征变量都乘以 2
iris99_2 = iris99 * 2

# 绘制这些观测值的轮廓图
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

plt.plot(iris50, "ko-", label="观测值 50")
plt.plot(iris99, "bo-", label="观测值 99")
plt.plot(iris99_2, "ko--", label="假设观测值")
plt.title("观测值轮廓图")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
